Nature 论文：概率偏差校正框架突破 2-6 周次季节天气预报难题

Lester Mackey 等人在 Nature 发表论文，提出「概率偏差校正」机器学习框架，通过校正历史概率预报的系统性误差降低系统偏差，改进 2-6 周次季节天气预报。现有物理动力模型与 AI 模型已能把高精度天气预报延伸到约 2 周，但 2-6 周尺度上因误差累积和大气混沌特性，预报技巧急剧下降。